我已经创建了一个熊猫数据框架
df = DataFrame(index=['A','B','C'], columns=['x','y'])
得到了这个
x y
A NaN NaN
B NaN NaN
C NaN NaN
现在，我想给特定的单元格赋值，例如给C行和x列赋值。 我希望得到这样的结果:
x y
A NaN NaN
B NaN NaN
C 10 NaN
下面的代码:
df.xs('C')['x'] = 10
但是df的内容没有改变。数据帧仍然只包含nan。
有什么建议吗?
当前回答
我也在搜索这个主题，我把一种方法放在一起，通过一个DataFrame迭代，并从第二个DataFrame更新查找值。这是我的代码。
src_df = pd.read_sql_query(src_sql,src_connection)
for index1, row1 in src_df.iterrows():
for index, row in vertical_df.iterrows():
src_df.set_value(index=index1,col=u'etl_load_key',value=etl_load_key)
if (row1[u'src_id'] == row['SRC_ID']) is True:
src_df.set_value(index=index1,col=u'vertical',value=row['VERTICAL'])
其他回答
我建议:
df.loc[index_position, "column_name"] = some_value
同时修改多个单元格:
df。loc[start_idx_pos: End_idx_pos， "column_name"] = some_value . loc[start_idx_pos: End_idx_pos， "column_name"] = some_value
尝试使用df。Loc [row_index,col_indexer] = value
你可以使用。iloc。
df.iloc[[2], [0]] = 10
苏，你的问题是将['x'，C]的NaN转换为值10
答案是…
df['x'].loc['C':]=10
df
另一种代码是
df.loc['C', 'x']=10
df
从0.21.1版本开始，您还可以使用.at方法。与这里提到的.loc相比有一些不同- pandas .at与.loc，但它在单值替换上更快
